Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an echten Kundenprojekten und lerne moderne Tracking- und Analytics-Setups kennen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flachen Hierarchien und einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, direkte Zusammenarbeit mit Experten und Raum für persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Perfekte Gelegenheit, Theorie und Praxis zu verbinden und neue Technologien zu entdecken.
- Warum dieser Job: Erhalte Einblicke in spannende Projekte und entwickle deine technischen Fähigkeiten weiter.
- Qualifikationen: Laufendes Studium in einem technischen Bereich und erste Erfahrungen mit Webtechnologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Dein neues Team: Du möchtest verstehen, wie Unternehmen digitale Daten erfassen, messen und für bessere Entscheidungen nutzen? Dann werde Teil unseres Teams! Hier arbeitest du gemeinsam mit erfahrenen Kollegen an echten Kundenprojekten und lernst, wie moderne Tracking- und Analytics-Setups entstehen – von der Konzeption über die technische Umsetzung bis zur Qualitätssicherung. Dabei bewegst Du Dich an der Schnittstelle zwischen Business, Daten und Technologie und bekommst Einblicke in Themen wie Webanalyse, Tracking, Tag Management und datengetriebene Optimierung.
Das erwartet Dich:
- Du arbeitest an der Definition und Abstimmung von Tracking-Anforderungen mit und unterstützt bei der Übersetzung von Business-Zielen in technische Lösungen.
- Du unterstützt bei der Erstellung von Tracking-Konzepten und Taggingplänen.
- Du begleitest technische Abstimmungen mit Website- und App-Entwicklern und lernst, technische Anforderungen verständlich aufzubereiten.
- Du wirkst bei der Umsetzung und Weiterentwicklung von Tracking-Setups in Tag Management Systemen (z. B. Adobe Launch oder Google Tag Manager) mit.
- Du testest Implementierungen, prüfst Data Layer und Analytics-Daten und hilfst, eine hohe Datenqualität sicherzustellen.
- Du unterstützt bei kleineren technischen Anpassungen im Frontend (JavaScript), z. B. zur Vorbereitung von Tests.
Das bieten wir Dir:
- Direkte Zusammenarbeit mit erfahrenen Analytics- und Tracking-Experten.
- Einblicke in namhafte Kundenprojekte und moderne Datenarchitekturen.
- Raum zum Lernen, Ausprobieren und Weiterentwickeln.
- Flexible Zeiteinteilung – perfekt kombinierbar mit deinem Studium.
- Eine Organisation ohne klassische Hierarchien – Shared Leadership statt Top-down.
Das bringst Du mit:
- Laufendes Studium mit technischem Bezug (z. B. (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Medieninformatik oder vergleichbar).
- Erste Erfahrung mit Webtechnologien, Daten oder digitalen Produkten.
- Berührungspunkte mit JavaScript, Debugging oder Webentwicklung.
- Analytische Denkweise und die Fähigkeit, Zusammenhänge zu verstehen.
- Offene Kommunikation und Lust auf die Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern.
- Neugier auf neue Technologien und moderne Arbeitsweisen (z. B. AI-gestützte Workflows).
Wir freuen uns, dich kennenzulernen!
Werkstudent (m/w/d) Digital Analytics & Tracking Engineering Arbeitgeber: Feld M
FELD M ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Werkstudent*in im Bereich People & Office die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Team zu arbeiten. Mit einer offenen Kultur, flachen Hierarchien und flexiblen Arbeitszeiten kannst du wertvolle praktische Erfahrungen sammeln und deine Ideen aktiv einbringen. Zudem erwarten dich zahlreiche Benefits wie kostenlose Getränke, Obst und ein monatlicher Gutschein, die deinen Arbeitsalltag in unserem Münchner Büro bereichern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent (m/w/d) Digital Analytics & Tracking Engineering erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei Feld M aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent (m/w/d) Digital Analytics & Tracking Engineering mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei Feld M als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Feld M vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
